基于LMBP神经网络的振弦式传感器温度补偿

摘要

针对振弦式传感器精度受温度变化影响较大的问题,采用人工神经网络法对其进行数据融合处理,由于传统BP网络存在收敛速度慢等缺点,提出了利用优化的LMBP算法来保证网络的收敛速度与稳定性的统一,并根据多温度条件下的实测数据,对振弦式传感器温度补偿模型进行了有效辨识.实验结果表明:LMBP网络对温度补偿效果明显,提高了传感器的精度及其稳定性.